TensorFlow.js 入门并动手编写娱乐版的双色球在线预测

$(document).ready(function() {
  runTf('00000-20000', 1, 29999)
  // 默认打开运行预测 训练模型期号数据是 00000-20000，学习次数是 1 次，预测的期号是 29999  $('#btn').click(function` `() { // 点击按钮绑定处理
  const modelVal = $('#model').val()
  const epochsVal = $('#epochs').val()
  const roundVal = $('#round').val()
  const tips = '<span class="tips pulse animated infinite">正在预测...</span>';  if (!modelVal) {
    alert('请先选择历史数据模型训练(model)')
    return false
  }  if (!epochsVal) {
    alert('请先输入学习次数(epochs)')
    return false
  }  if (!roundVal) {
    alert('请先输入待预测的期号')
    return false
  }  $('#micro-out-div').html(tips)
  runTf(modelVal, Number(epochsVal), Number(roundVal))
  })  function runTf(historyModel, epochs, round) { // 关键函数
    $('#table').load(`./ssq/history-${historyModel}.htm`, function` `() {
    // 加载相应的训练模型数据，来源于 500 彩票 http://kaijiang.500.com
    const rawArr = []
    const xsArr = []
    const yxArr = []
    // 通过 dom 操作把源数据由 table 中抽取出来
    $('#table .t_tr1').each(function` `() {
    let This = $(this);
    let str = ''
    This.find('td').each(function` `(n) {
    if` `(n === 0) {
      str += $(this).text()
    } else` `if` `(n < 8 && n > 0) {
      str += '|'` `+ $(this).text()
    }
  })  let arr = str.split('|')
  arr = arr.map((_) => Number(_))  rawArr.push(arr)
  xsArr.push(arr[0])
  yxArr.push(arr.slice(1))})

async function` `run() { // 关键代码
  // Sequential 序贯模型，序贯模型是函数式模型的简略版，为最简单的线性、从头到尾的结构顺序，不分叉，是多个网络层的线性堆叠。
  const model = tf.sequential()
  // 使用.add() 方法将各层添加到模型中
  model.add(tf.layers.dense({ units: 7, inputShape: [1] })) // Dense，支持通过参数 inputShape 指定输入尺寸，units: 该层的神经单元结点数(输出结果是 7 个球)
  // compile({loss, optimizer, metrics}) 编译模型，定义损失函数，优化函数，绩效评估函数
  model.compile({ loss: 'binaryCrossentropy', optimizer: 'sgd'` `}) // metrics 可参考：https://js.tensorflow.org/api/1.7.2/#Metrics
  console.log('开始，gogogo!')
  // 下面其实定义使用 tensor / tensor1d / tensor2d 都没关系，最终 tensor1d / tensor2d ...3d... 都跟 tensor 效果一样，语法糖来的
  const xs = tf.tensor(xsArr) // 定义一个张量(这里是历史期号)
  console.log(xs.shape) // 打印输入尺寸
  const ys = tf.tensor(yxArr) // 定义一个张量(这里是上面 xs 的历史期号对应所有的开奖结果)
  console.log(ys.shape) // 打印输入尺寸
  console.time('训练时间')
  console.log('开始训练...')
  await model.fit(xs, ys, { epochs: epochs }) // 导入数据进行训练 可参考：https://js.tensorflow.org/api/1.7.2/#tf.LayersModel.fit
  console.timeEnd('训练时间')
  console.log('结束训练')
  console.time('预测时间')
  console.log('开始预测...')
  const predicted = model // 为什么叫娱乐版的呢？因为下面出来的结果太失望了，要自己重新处理
  .predict(tf.tensor2d([round], [1, 1])) // 预测自己输入的期号为 round 的结果
  .abs() // 取绝对值
  .floor() // 去掉小数点
  .dataSync() // 得到的是一个 Float32Array，如果学习次数 epochs 太少的话，结果类似 [20661, 28071, 7391, 10978, 7883, 9646, 5441]，WTF！太差了吗？
  .map((_, n) => { // 自己按号码规则求余优化成最终结果
    return` `n !== 6 ? _ % 33 || 33 : _ % 16 || 16
  })
  const obj = {} // 判断出来的红球有没有重复
  predicted.forEach((_, n) => {
    if` `(n !== 6) {
      obj[_] = 1
    }
  })
  if` `(Object.keys(obj).length < 6) { // 什么？出来的红球有重复？帮我重新预测吧
    run()
    return` `false
  }
  // 下面是 dom 操作，打印预测结果
  const predictedHtml = [...predicted] .map((_, n) => {    return` `n !== 6 ? `<i>${_}</i>` : `<b>${_}</b>     })
     .join(' | ')
    $('#micro-out-div').html(
     '期号 '` `+ round + ' 预测结果为：'` `+ predictedHtml
    )
    console.timeEnd('预测时间')
    console.log('结束预测')
   }
   run()
  })
 }
})